中介效应(逐步检验法与Sobel检验)

中介效应定义：当我们在分析自变量X对因变量Y的影响时，如果变量X可以通过影响变量M从而对因变量产生影响，那么就可以说变量M属于X与Y两者关系的中介变量，是一条影响路径。参考温忠麟的文献，现有的中介效应检验方法有以下几种：逐步检验法、系数乘积检验(Sobel检验法、Bootstrap检验)在进行中介效应检验之前，需要将所有的变量进行中心化处理，也就使得变量均值为0。逐步检验法TOC\o"1-5"\h\zY=cX+e1 (1)M=aX+e2 (2)Y=c'X+bM+e3 (3)主要分为三步：第一步：检验方程(1)的系数c，也就是自变量X对因变量Y的总效应；第二步：检验方程(2)的系数a，也就是自变量X和中介变量M的关系；第三步：控制中介变量M后，检验方程⑶的系数c’和系数b;判定依据：(1)系数c显著，则说明X对Y存在显著作用。(2)系数a显著，则说明X对M存在显著作用，且系数b显著；系数c’小于系数c。同时满足以上两个条件，则中介效应显著；另外根据方程(3)中系数c’的显著性判断中介效应的类型，如若系数c’显著，则属于部分中介效应，如若系数c’不显著，则可以称为完全中介效应。STATA命令如下：CenterYxmcontrol(中心化)regyx 〃分析x和y之间的关系regmx 〃分析x和m之间的关系regymx//regymx//加入m，看x和y之间的关系在三者关系中，总效应为c=ab+c’，其中c’为直接效应，ab为中介效应也称间接效应。所以可以计算中介效应在总效应中占比为ab/c。sobel检验安装sgmediation命令，finditsgmediationStata命令：sgmediation因变量,mv(中介变量)iv(自变量)cv(控制变量)回归结果举例：Sobel-Goodman.MediationTestsCoef5tdFeeP>|E|Sobel.00021447.00005023 2673.007517113aodman-l(Aroian)soc-ctinan-2.00021447000214470000613S 2.0000791 2.635712,0003858.00669772acoefficient=bcoetticient=indirecteffect-Jirecteitect-Totalcttcct-coet.007875.027234.0Q0214.003072.003287stdErr.002501.0053S7.00Q08.001004.0010053.14925.055632.673023.051253.27063^>|S|.00163743e-07.007517.002204.001073of七白二Effectthmt土二mmdimtLmd:Ratioofindirectmcidirecteffect:DC9Q0G2SRatioofto二mltodirecteffect:l.C6S80fi3分析结果主要分成三个部分，第一部分是中介效应的显著性的统计量Sobel，看p值的大小，若小于0.1就显著；第二部分是展示分步回归中，自变量和中介变量的回归系数与标准误，以及各自对因变量的效应大小；第三部分，是中介效应和直接效应在X对Y的总效应中所占的份额，本图中中介效应比例是6.52%。Bootstrap检验bootstrapr(ind_eff)r(dir_eff),reps(500):///sgmediationperform,mv(satis)iv(support) //计算中介效应和间接效应estatbootstrap,percentilebc //计算置信区间bootstrap抽样次数可以自己设定，这里我们设定为500。如下命令会计算变量间的直接效应_bs_1和间接效应_bs_2：bootstrapr(ind_eff)r(dir_eff),reps(500):sgmediationperform,mv(satis)iv(support)如果需要加入控制变量，命令为：bootstrapr(ind_eff)r(dir_eff),reps(500):sgmediationy